| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Лихачёв, Д. С. | - |
| dc.contributor.author | Ма, Ц. | - |
| dc.contributor.author | Петровский, Н. А. | - |
| dc.contributor.author | Азаров, И. С. | - |
| dc.contributor.author | Цветков, В. Ю. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2024-04-23T11:51:14Z | - |
| dc.date.available | 2024-04-23T11:51:14Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.citation | Перспективные результаты исследований и разработки в области обработки изображений и речевых сигналов = Promising Research and Development Results in the Field of Image and Speech Signal Processing / Д. С. Лихачёв [и др.] // Доклады БГУИР. – 2024. – Т. 22, № 2. – С. 55–69. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/55534 | - |
| dc.description.abstract | Представлен анализ перспектив развития технологий обработки изображений и речевых сигналов. Приведены основные результаты по данным направлениям, полученные за последние годы в соответствующих научных школах Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники. Показано, что использование технологий машинного обучения в сочетании с методами цифровой обработки изображений и речевых сигналов позволяет существенно повысить эффективность систем их распознавания и классификации. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | доклады БГУИР | en_US |
| dc.subject | обработка изображений | en_US |
| dc.subject | речевые сигналы | en_US |
| dc.subject | классификация изображений | en_US |
| dc.title | Перспективные результаты исследований и разработки в области обработки изображений и речевых сигналов | en_US |
| dc.title.alternative | Promising Research and Development Results in the Field of Image and Speech Signal Processing | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| dc.identifier.DOI | http://dx.doi. org/10.35596/1729-7648-2024-22-2-55-69 | - |
| local.description.annotation | An analysis of the prospects for the development of technologies for processing images and speech signals is presented. The main results in these areas obtained in recent years in the relevant scientific schools of Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics are presented. It is shown that the use of machine learning technologies in combination with methods of digital processing of images and speech signals can significantly increase the efficiency of systems for their recognition and classification. | en_US |
| Appears in Collections: | Том 22, № 2
|
